5 sfide dell'integrazione dei big data

Prima di intraprendere un progetto di integrazione di big data, è necessario prendere in considerazione alcune sfide e questo articolo ne esamina alcune e come affrontarle.

L'integrazione dei big data si riferisce a set di dati grandi e complessi in cui le applicazioni tradizionali per i processi di dati non sono sufficienti. L'integrazione di grandi set di dati è piuttosto complessa e richiede una serie di competenze.

La gestione specializzata dei dati è del tutto necessaria per l'integrazione dei big data e garantisce un buon processo decisionale e la capacità di affrontare varie sfide. Prima di intraprendere un progetto di integrazione di questo tipo, è necessario prendere in considerazione alcune sfide e questo articolo ne prende in esame alcune e come affrontarle.

Diverse sfide principali riguardano l'integrazione dei big data e queste possono includere l'analisi, la cura, l'acquisizione e la condivisione dei dati. Nonostante queste sfide, una decisione informata consente una transizione e/o un'integrazione più agevoli.

1. Mancanza di comprensione

L'integrazione dei big data richiede un team di esperti dietro di essa o la consultazione di un esperto del settore. A volte, le aziende trascurano l'entità di ciò che stanno facendo e sprecano risorse preziose.

Senza comprendere chiaramente questo processo, è più probabile che si verifichi un errore. Con gli esperti al timone dell'integrazione, diventa più facile creare una strategia a prova di errore per implementare l'integrazione dei big data. Naturalmente, questa è una transizione drastica, quindi i dipendenti dovrebbero essere adeguatamente introdotti e fatti comprendere i nuovi processi associati all'integrazione. In particolare, il dipartimento IT dell'azienda dovrebbe organizzare seminari e corsi di formazione affinché il resto dei dipendenti comprenda e accetti il ​​processo.

2. Mancanza di certezza

Esiste un'ampia gamma di strumenti per gestire l'integrazione dei big data e questo si aggiunge al fatto che non esiste un modello prestabilito per l'integrazione dei dati. Ogni sistema di gestione dei dati ha il proprio modo di lavorare che potrebbe non essere adatto a un'azienda.

In altre parole, l'integrazione dei big data è un rischio che comporta la scelta tra piattaforme come JSON, XML e BSON. Il mercato offre vari modi per ottimizzare il processo e l'innovazione e l'interruzione del settore creano un settore altamente competitivo con varie opzioni tra cui scegliere. L'ampia gamma di sviluppatori SQL e strumenti per il calcolo in memoria e altre attività, insieme all'imprevedibile mercato, hanno creato incertezza in termini di gestione dei dati.

3. Difficoltà con la scalabilità

L'aumento della capacità di stoccaggio e la sua necessità dipendono in gran parte da progetti e possibilità futuri. Questo è difficile da misurare in modo realistico e potrebbe comportare un calcolo insufficiente o eccessivo per un'esigenza. I progetti di integrazione di Big Data si espandono rapidamente grazie ai dati di grandi dimensioni provenienti da diverse origini in un'unica piattaforma o sistema.

Quando ciò si verifica, anche la richiesta di ulteriore potenza di elaborazione e capacità di archiviazione nell'organizzazione aumenterà in modo significativo. Un'organizzazione dovrebbe prendere in considerazione l'adozione di un "approccio frammentario" in cui esaminano i punti dati individualmente, quindi ne valutano i valori all'interno della strategia di integrazione dei big data.

Ciò consente all'organizzazione di scalare gradualmente il processo. Questo, a sua volta, può aumentare il suo successo e ottenere calcoli accurati per le esigenze. La consegna dei dati è un processo complesso, ma può essere semplificato per garantire che siano disponibili su un'unica piattaforma.

La trasformazione e l'estrazione sono possibili attraverso l'elaborazione di set di dati e ciò garantisce l'accesso ai dati. L'accesso alle informazioni sta diventando più facile per l'utente finale, ma alcuni processi sono complessi per gli sviluppatori, ed è per questo che strutturare e impacchettare le informazioni è una sfida.

4. Sincronizzazione ed estrazione dei dati

Dopo aver importato dati da diverse origini su un'unica piattaforma, la sfida successiva sarebbe sincronizzare questi dati all'interno del sistema di origine. Durante il processo, i dati provenienti da un'origine potrebbero non essere aggiornati quando arrivano i dati successivi.

Ciò significa anche che potrebbero esserci variazioni nella comunanza di concetti, metadati, definizioni di dati e così via. Uno degli usi più pratici dell'integrazione dei big data riguarda la disponibilità dei dati, l'aumento del data warehouse esistente e il consentire ad altri l'accesso per scoprire/estrarre dati.

L'azienda deve collegare tutte le piattaforme di integrazione dei big data per garantire la trasparenza dei dati ai consumatori, limitando così i requisiti di codifica personalizzata. Con un aumento dei client, è necessario creare accessi utente simultanei e questo potrebbe cambiare nella domanda a seconda dei cicli di processo dell'organizzazione.

Un'altra sfida in termini di estrazione nell'integrazione dei big data è garantire che i consumatori di dati abbiano accesso ai dati più aggiornati o recenti disponibili.

5. Problemi con la sicurezza

L'integrazione dei big data comporta molte sfide per la sicurezza, soprattutto se l'azienda non comprende completamente l'integrazione dei big data. La sicurezza deve essere presa in considerazione dall'inizio alla fine del processo.

Trascurare la sicurezza può causare seri danni e includere dati perché le tecnologie dei big data sono in continua evoluzione. Tuttavia, le aziende tendono a ignorare le funzionalità di sicurezza sperando che questo aspetto venga concesso quando raggiungono il livello di applicazione.

Quando si tratta di dati, la sicurezza è essenziale per garantire che le informazioni siano archiviate in modo sicuro e mai compromesse. La sicurezza è una priorità per garantire che l'integrazione dei big data abbia successo e produca risultati positivi per un'organizzazione.

Facilitare il processo di integrazione dei dati

Essere in grado di anticipare le sfide associate ti assicurerà di essere ben attrezzato per affrontarle. Le organizzazioni dovrebbero investire per garantire che i dipendenti comprendano il loro ruolo nell'integrazione dei big data. Anche l'integrazione dei big data è un esercizio costoso e dovrebbe essere trattato come un investimento e dovrebbe essere utilizzato un software ben studiato.

Conclusione

Per le aziende che intendono implementare l'integrazione dei big data, dovrebbero considerare tutte queste sfide e superarle. L'integrazione dei big data sta diventando necessaria per la maggior parte delle aziende, e prima un'azienda avrà successo in futuro.

Con una pianificazione, una conoscenza e un'esperienza complete, un'azienda può eseguire questo processo in modo efficace. Le sfide nell'integrazione dei big data hanno una serie di soluzioni, ed è per questo che un'organizzazione dovrebbe anticiparle e mitigare i rischi che vengono risolti. L'integrazione dei big data consente alle organizzazioni di competere avvantaggiandosi tra le aziende che sono sempre più guidate dai dati.

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